KI-App-Entwicklung: Ein umfassender Schritt-für-Schritt-Leitfaden

Künstliche Intelligenz (KI) verändert unsere Lebens- und Arbeitsweise rasant und integriert sich in alle Bereiche, von der Online-Suche bis hin zur E-Mail-Kommunikation. Je mehr sich KI in unserem Alltag etabliert, desto mehr entwickeln sich auch die Erwartungen der Kund:innen weiter – sie wünschen sich schnellere, intuitivere und hochgradig personalisierte Erfahrungen.

Um Schritt zu halten, sehen 97 % der Führungskräfte die dringende Notwendigkeit, KI-Tools einzuführen und zu integrieren. Und weil die Vorteile von KI zunehmend deutlicher werden, entwickeln immer mehr Unternehmen nicht nur KI-gestützte Anwendungen, sondern setzen KI auch im Prozess der Anwendungsentwicklung selbst ein.

In diesem Artikel befassen wir uns damit, was die Entwicklung von KI beinhaltet, welche Best Practices es für die Erstellung KI-gestützter Anwendungen gibt und wie die Zukunft von KI in der App-Entwicklung aussieht.

Bei der KI-App-Entwicklung werden Anwendungen erstellt, die mithilfe künstlicher Intelligenz bisher nur von Menschen ausführbare Aufgaben übernehmen. Entwicklungsteams nutzen Pro-Code-, Low-Code- und No-Code-Tools – häufig verbunden mit KI –, um Prozesse zu optimieren und zu beschleunigen.

Diese KI-gestützten Anwendungen basieren auf fortschrittlichen Algorithmen, Machine-Learning-Modellen, Large Language Models (LLMs) und Datenanalysen. So lassen sich Workflows automatisieren, die Benutzererfahrung verbessern und intelligente, datengestützte Erkenntnisse gewinnen.

Zu den wichtigsten Funktionen von KI-Apps gehören:

• KI-Integration: KI-Apps nutzen Funktionen wie Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, prädiktive Analysen und/oder Machine Learning, um intelligentere und effizientere Anwendungen zu entwickeln.
• Automatisierung und Effizienz: Indem sie repetitive Aufgaben automatisieren, können KI-Apps die Produktivität und betriebliche Effizienz erheblich steigern.
• Personalisierung: KI-Apps können Nutzerdaten analysieren, um personalisierte Empfehlungen, Inhalte und Interaktionen bereitzustellen.
• Datenbasierte Entscheidungsfindung: Solche Apps verwenden umfangreiche Datensätze, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Sie sind wahrscheinlich schon auf einige KI-Anwendungen gestoßen, beispielsweise:

• Sprachassistenten: Apps wie Siri, Alexa und Google Assistant verstehen und beantworten Nutzeranfragen mithilfe von NLP.
• Bild­erkennungs­tools: Apps wie Google Fotos oder Gesichtserkennungssoftware identifizieren und organisieren Bilder durch Computer Vision.
• Generative KI: Anwendungen wie ChatGPT nutzen Large Language Models, um Inhalte zu erstellen, auf Prompts zu reagieren und mit Nutzer:innen zu interagieren.
• Prädiktive Analysen: KI-gestützte Finanz-Apps liefern Prognosen und Anlageempfehlungen basierend auf Nutzerdaten.

Die wichtigsten Schritte bei der KI-App-Entwicklung umfassen:

• Das Problem identifizieren: Definieren Sie zunächst den gewünschten Zweck der App.
• Daten organisieren: Legen Sie fest, woher die Daten stammen und wie Sie die KI trainieren werden, falls Sie es selbst übernehmen.
• Datenschutz und Sicherheitsleitplanken integrieren: Berücksichtigen Sie Sicherheitsaspekte von Anfang an und entwickeln Sie die App so, dass die Daten Ihrer Kund:innen geschützt sind.
• Die richtigen Tools verwenden: Nutzen Sie Pro-Code-, Low-Code-, No-Code- oder KI-Tools, um die App zu entwickeln.
• Bereitstellen und überwachen: Testen Sie Ihre App und führen Sie anschließend das Deployment durch. Danach sollten Sie die Performance überwachen und gegebenenfalls Anpassungen vornehmen.

Die KI-App-Entwicklung kann zwischen einigen Stunden und mehreren Wochen oder Monaten dauern. Das hängt von verschiedenen Faktoren ab – wie der Datenqualität und -verfügbarkeit und davon, ob Sie neuen oder benutzerdefinierten Code verwenden und wie komplex die App ist. Das sind weitere wichtige Faktoren, die die Entwicklungszeit beeinflussen:

• Anpassungsgrad des KI-Modells
• Expertise und Erfahrung des Teams
• Anzahl der Entwickler:innen, die an dem Projekt arbeiten
• Erforderliche Tests zur Qualitätssicherung
• Sicherheit, Datenschutz und ethische Überlegungen
• Funktionen und Funktionalität der App

Die Kosten für die Entwicklung einer KI-gestützten App können stark variieren, abhängig von verschiedenen Faktoren wie:

• der Komplexität der KI-Funktionen (z. B. einfache Automatisierung gegenüber fortschrittlichen Machine-Learning-Modellen)
• verwendeten Entwicklungstools und -plattformen
• erforderlichen Anpassungen und Integrationen
• der Größe des Entwicklungsteams

Wenn Sie KI-Apps entwickeln, kann Ihr Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben und an der Spitze Ihrer Branche stehen. Darüber hinaus bieten KI-App folgende Vorteile:

KI-gestützte Anwendungen bieten personalisierte und intuitive Erfahrungen, indem sie das Verhalten, die Präferenzen und die bisherigen Interaktionen der Nutzer:innen analysieren. Anhand dieser Statistiken können Apps die Bedürfnisse der Nutzer:innen vorhersagen und sich dynamisch anpassen, um eine nahtlosere und ansprechendere Erfahrung zu schaffen.

Empfehlungsmaschinen auf Plattformen wie Netflix und Amazon schlagen beispielsweise Inhalte oder Produkte basierend auf individuellen Vorlieben vor und steigern so die Nutzerinteraktion und -zufriedenheit. Und KI-Agents im Kundenservice können häufig gestellte Fragen umgehend beantworten, was die Wartezeiten verkürzt und den Komfort für die Nutzer:innen insgesamt erhöht.

KI-gestützte interne Anwendungen können die Effizienz am Arbeitsplatz optimieren, indem sie repetitive und zeitaufwendige Aufgaben automatisieren. Dadurch können sich Ihre Mitarbeiter:innen auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren – wie strategische Entscheidungen oder ein neues Produkdesign. Automatisierte Prozesse entlasten Ihre Mitarbeiter:innen und verringern das Risiko für menschliche Fehler.

Darüber hinaus bieten KI-gestützte Analysetools wertvolle Echtzeit-Statistiken, um bessere Entscheidungen zu treffen. Von prädiktiver Analytik für Vertriebsteams bis hin zu KI-Serviceagents liefern solche Tools sofort umsetzbare Erkenntnisse und steigern die gesamte Produktivität.

KI-Kommunikationstools vereinfachen die Teamkoordination zusätzlich durch Funktionen wie automatisierte Meeting-Zusammenfassungen, intelligente Aufgabenpriorisierung und intelligente Workflow-Empfehlungen. Indem Sie den Zeitaufwand für administrative Aufgaben minimieren, können Ihre Mitarbeiter:innen effektiver zusammenarbeiten und sich auf sinnvolle, strategische Aufgaben konzentrieren.

KI kann Rohdaten hervorragend in aussagekräftige Statistiken verwandeln. Wenn Unternehmen KI in die entwickelten Apps integrieren, können sie mithilfe fortschrittlicher Analysen kommende Trends erkennen, Anomalien aufdecken und datengestützte Vorhersagen treffen.

Im Einzelhandel kann KI beispielsweise Kaufmuster analysieren, um die Inventarverwaltung zu optimieren und zukünftige Trends zu prognostizieren. So können Unternehmen besser entscheiden, welche Produkte sie weiterhin anbieten oder aus dem Sortiment nehmen sollten. Im Healthcare analysieren KI-gestützte Apps die Patientenakten, um personalisierte Behandlungen zu empfehlen. Und im Finanzwesen können sie anhand ungewöhnlicher Transaktionsmuster sogar Betrugsfälle erkennen.

Mittels KI können Unternehmen vorhandene Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Wenn Sie eine KI-App entwickeln, sollten Sie die folgenden allgemeinen Schritte beachten:

Das Ziel sollte eine Lösung sein, mit der KI Ihren Kund:innen oder Mitarbeiter:innen einzigartige Vorteile bietet. Überlegen Sie, wie KI-Funktionen wie Personalisierung, Vorhersage oder Automatisierung genau das ermöglichen und Ihre Unternehmensziele unterstützen können.

Mit einem klaren Ziel vor Augen bleibt Ihr Entwicklungsprozess fokussiert. Dadurch gewährleisten Sie, dass der Aufwand für die Erstellung von KI-Modellen Ihrem Unternehmen einen echten Mehrwert bringt.

KI lebt von Daten, daher ist das Sammeln relevanter und hochwertiger Datensätze ein wichtiger Teil des Entwicklungsprozesses. Wenn Sie beispielsweise eine Empfehlungsmaschine entwickeln, sollten Sie möglichst viele Daten zum Nutzerverhalten sammeln, um das Modell zu trainieren und richtig einzusetzen.

Organisieren Sie die Daten, bereinigen Sie sie und sorgen Sie dafür, dass sie für das zu lösende Problem repräsentativ sind. Sie sollten erwägen, Ihre internen proprietären Daten mit Ihren KI-Apps zu verknüpfen, um Ihren Kund:innen personalisierte Erfahrungen zu bieten.

Sie müssen die Daten, die Sie für die KI-App-Entwicklung verwenden, unbedingt schützen – am besten schon von Anfang an, um die Sicherheit Ihrer Daten auf allen Ebenen zu gewährleisten. Möglicherweise haben Sie Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit (z. B. Berechtigungen und Zugriffskontrollen) oder sogar zur Genauigkeit der KI bei der Verarbeitung Ihrer Daten. Durch die Einrichtung von Leitplanken können Sie diese Probleme vermeiden. Hier erfahren Sie, wie Sie Ihren Entwicklungsprozess sicherer gestalten können:

• Definieren Sie die ethischen Grundsätze, die Ihr Team bei der KI-App-Entwicklung befolgen soll
• Bilden Sie ein vielfältiges Team, das KI auf Voreingenommenheit überprüfen kann

Fügen Sie Multi-Faktor-Authentifizierung und Zero-Trust-Zugriff hinzu – so verhindern Sie potenzielle Datenverletzungen und stellen sicher, dass nur berechtigte Personen auf Ihre Daten zugreifen können

Wählen Sie ein KI-Modell aus, das zu Ihrem Anwendungsfall passt – beispielsweise Natural Language Processing (NLP) für Chatbots oder Computer Vision für die Bilderkennung. Je nach Ihren verwendeten Tools können Sie gegebenenfalls auch vorgefertigte KI-Funktionen nutzen.

Legen Sie fest, ob Sie Ihr Modell selbst trainieren oder ein vortrainiertes Modell nutzen möchten. Das Training eines KI-Modells im eigenen Unternehmen kann ressourcenintensiv sein, da es umfangreiche Daten, Zeit und Fachwissen erfordert, um genaue Ergebnisse zu gewährleisten und Voreingenommenheiten zu minimieren. Wenn Ihr Unternehmen nicht über diese Ressourcen verfügt, könnte ein vortrainiertes Modell mit integrierter Datenplattform praktikabler sein.

Sollten Sie Ihr KI-Modell selbst trainieren, müssen Sie Parameter anpassen, die Genauigkeit testen und es feinabstimmen, um die erwartete Leistung zu erzielen. Dafür müssen Sie in der Regel mit Data Scientists zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass das Modell effektiv implementiert und optimiert wird.

Die Auswahl der richtigen Tools ist für eine effiziente KI-App-Entwicklung entscheidend. Je nach Anforderungen und Fachwissen können Sie folgende Optionen kombinieren:

• Low-Code- oder No-Code-Plattformen: Beschleunigen Sie die Entwicklung durch Drag-and-Drop-Schnittstellen anstelle von manueller Programmierung. Mit solchen Tools können sich auch Nicht-Entwickler:innen einbringen, was den Prozess zugänglicher und kooperativer gestaltet.
• KI-gestützte Entwicklungstools: Künstliche Intelligenz kann Entwickler:innen unterstützen, indem sie innerhalb von Sekunden den Code generiert, vervollständigt oder debuggt. Das steigert die Effizienz und erleichtert komplexe Programmieraufgaben.
• Pro-Code-Lösungen: Traditionelle Programmiersprachen bieten umfassende Anpassungsmöglichkeiten und lassen sich vollständig in bestehende Systeme integrieren – das ist ideal, um robuste und skalierbare Anwendungen zu entwickeln.

Sobald das KI-Modell bereit ist, integrieren Sie es in die Frontend- und Backend-Systeme der App. Das gelingt mit APIs, wie es OpenAI beispielsweise mit ChatGPT macht, sodass Sie nicht bei null anfangen müssen.

Führen Sie gründliche Tests durch, um sowohl den KI-Output als auch die gesamte Nutzererfahrung zu bewerten. Sorgen Sie dafür, dass sich die KI wie vorgesehen verhält und an reale Szenarien anpasst. Durch kontinuierliche Tests und Feedbackschleifen können Sie etwas entwickeln, das den Bedürfnissen Ihrer Nutzer:innen gerecht wird.

Sobald Ihre KI-App live ist, sollten Sie sie für eine optimale Leistung und Nutzerzufriedenheit kontinuierlich überprüfen. Sammeln Sie Analysedaten und Kundenfeedback, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren – und optimieren Sie die Benutzererfahrung fortlaufend.

Darüber hinaus sollten Sie die Sicherheitsüberwachung priorisieren, um sensible Daten zu schützen und die branchenspezifische Konformität zu gewährleisten. KI-gestützte Sicherheitstools können Anomalien erkennen, Bedrohungen melden und automatisiert auf potenzielle Risiken reagieren. Zu Ihrer Überwachungsstrategie sollten regelmäßige Sicherheitsaudits und Updates gehören, um die App gegen neue Cyberbedrohungen widerstandsfähig zu halten.

Eine KI-gestütze Entwicklungsplattform für Unternehmensanwendungen vereinfacht die komplexe Integration von KI in Ihre App. Solche Plattformen bieten häufig Zugang zu vorgefertigten KI-Modellen, benutzerfreundlichen Oberflächen und Deployment-Support, was den Zeit- und Ressourcenaufwand erheblich reduziert.

Robuste Enterprise-Plattformen für die KI-App-Entwicklung machen die Erstellung von KI-Anwendungen für ein breiteres Publikum zugänglich, da keine fundierten Machine-Learning-Kenntnisse erforderlich sind, um etwas Funktionales zu entwickeln. Mit vortrainierten Modellen und Plug-and-Play-Optionen können Einzelpersonen und Teams im gesamten Unternehmen viel einfacher KI-Apps erstellen.

Mit diesen Best Practices können Sie eine hochwertige KI-App erstellen, die benutzerfreundlich, skalierbar und sicher ist.

KI sollte die Nutzerfreundlichkeit verbessern und nicht erschweren. Halten Sie die Benutzeroberfläche intuitiv und gestalten Sie die KI-Funktionen transparent. Führen Sie UI-Tests durch, um reibungslose Interaktionen sicherzustellen, und denken Sie darüber nach, die Funktionsweise der KI zu erläutern – beispielsweise, wie Empfehlungen generiert werden oder wie Nutzer:innen die KI-gestützte Automatisierung steuern können.

Vor der umfassenden Entwicklung erstellen Sie Prototypen, um Funktionen zu testen und Nutzerfeedback zu sammeln. Durch eine frühzeitige Validierung können Sie Fehler erkennen und das Produkt verbessern. So sparen Sie später viel Zeit und Ressourcen.

Umfangreiche Tests – einschließlich Unit-, Integrations- und Benutzerakzeptanztests – sind für die Zuverlässigkeit und Performance unerlässlich. Wenn Sie Fehler, Sicherheitslücken und Leistungsprobleme frühzeitig erkennen und beheben, reduzieren Sie Ausfallzeiten und sorgen für eine reibungslosere Nutzererfahrung.

Sicherheit sollte von Anfang an Priorität haben. Implementieren Sie Verschlüsselung, sichere APIs, kontinuierliche Überwachung und regelmäßige Audits, um Benutzerdaten zu schützen. Gewährleisten Sie die Konformität mit Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und dem California Consumer Privacy Act (CCPA) und verfolgen Sie einen „Privacy by Design“-Ansatz, um Nutzerzustimmung und Transparenz zu priorisieren.

Der Bedarf an KI steigt, wenn Ihre Nutzerbasis wächst. Entscheiden Sie sich für cloudbasierte Lösungen und skalierbare Frameworks, die steigende Datenmengen und Interaktionen bewältigen können, ohne dass Sie Ihre Infrastruktur grundlegend ändern müssen.

Für mobile Apps sollten Sie ressourcenschonende KI-Modelle oder Cloud-Verarbeitung einsetzen, um übermäßigen Akku- und Ressourcenverbrauch zu vermeiden. Mit Frameworks wie TensorFlow Lite und ONNX können Sie eine effiziente KI-Performance auf mobilen Geräten sicherstellen.

Angesichts der großen Mengen an sensiblen Daten sollte Sicherheit ein grundlegender Aspekt der KI-App-Entwicklung sein. Dank eines DevSecOps-Ansatzes – der Integration von Sicherheit in jede Phase des Entwicklungslebenszyklus – ist Ihre KI-App von Anfang an sicher. Das sind die wichtigsten Schritte dafür:

• Verschieben Sie die Sicherheit nach links: Bauen Sie Sicherheitsmaßnahmen frühzeitig in den Entwicklungsprozess ein, um Schwachstellen zu identifizieren, bevor sie zu größeren Risiken werden. Wenn Sie automatisierte Sicherheitstests, Code-Scans und KI-gestützte Bedrohungserkennung in die CI/CD-Pipeline integrieren, können Sie Sicherheitsrisiken während der gesamten Entwicklung kontinuierlich bewerten und beheben.
• Implementieren Sie kontinuierliches Monitoring und Konformität: Angesichts der sensiblen Daten, die KI-Anwendungen verarbeiten, ist eine Echtzeit-Sicherheitsüberwachung unerlässlich. Mit KI-gestützten Sicherheitstools können Sie Anomalien erkennen, Datenverstöße verhindern und gewährleisten, dass Ihre App den branchenüblichen Vorschriften wie der DSGVO oder dem CCPA entspricht.
• Automatisieren Sie Sicherheitskontrollen: KI-gestützte Sicherheitslösungen können wichtige Aufgaben wie Schwachstellenanalysen, Identitätsprüfungen und Zugriffskontrollen automatisieren. Dadurch reduzieren Sie menschliche Fehler, erhöhen die Sicherheit und sorgen für einen konsistenten Schutz auf allen Anwendungsebenen.
• Fördern Sie die teamübergreifende Zusammenarbeit: DevSecOps unterstützt die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs-, Sicherheits- und operativen Teams. Auf diese Weise gewährleisten Sie, dass Sicherheit von Anfang an und nicht erst nachträglich in die Konzeption von KI-Modellen, APIs und Datenverarbeitungsprozessen einbezogen wird.
• Investieren Sie in fortlaufende Sicherheitsschulungen: KI-Entwicklungsteams sollten sich kontinuierlich über neue Bedrohungen, ethische KI-Praktiken und sichere Programmierstandards auf dem Laufenden halten. Durch regelmäßige Schulungen fördern Sie eine proaktive Sicherheitskultur und bereiten Ihr Team auf neue Risiken vor.

KI kann auch die Art und Weise revolutionieren, wie Sie Ihre Apps entwickeln – und Ihnen dabei helfen, neue Produkte schnell und mit weniger menschlichen Fehlern zu erstellen. Indem Sie KI-gesteuerte Tools und Automatisierung in den Entwicklungsprozess integrieren, können Entwicklungsteams ihre Workflows beschleunigen, die Codequalität verbessern und den manuellen Aufwand reduzieren:

• KI-gestützte Codegenerierung: Die KI-App-Entwicklung steigert die Effizienz durch die Automatisierung komplexer Prozesse. KI-Codierungstools können die nächste Codezeile vorhersagen, Boilerplate-Code generieren und bestehenden Code für eine bessere Performance umgestalten.
• Automatisiertes Testen und Debuggen: KI beschleunigt das Testen, indem sie Fehler erkennt, Testfälle generiert und potenzielle Mängel anhand früherer Daten vorhersagt.
• Verbesserte DevOps mit KI: KI-gesteuerte Automatisierung optimiert CI/CD-Pipelines, indem sie Build-Fehler vorhersagt, Deployments automatisiert und Ressourcen dynamisch zuweist. Das führt zu schnelleren Release-Zyklen und stabileren Anwendungen.
• Natural Language Processing (NLP) für die Anforderungsanalyse: KI-gestützte NLP-Technologie liefert Erkenntnisse aus User Stories, Feedback und Dokumentation, um sicherzustellen, dass die App mit den Unternehmenszielen übereinstimmt. Sie kann auch Dokumentationsaufgaben automatisieren.
• KI-gestützte Sicherheitsverbesserungen: KI erhöht die Sicherheit, indem sie nach Schwachstellen sucht, automatisierte Sicherheitsaudits durchführt und menschliche Fehler reduziert.
• Prädiktive Analysen für das Projektmanagement: KI analysiert vergangene Projektdaten, um Zeitrahmen einzuschätzen, Risiken zu identifizieren und Ressourcen optimal zuzuweisen. Dadurch können die Entwicklungsteams ihre Ziele besser erreichen.

Eine weit verbreitete Sorge ist, dass KI letztendlich Softwareentwickler:innen ersetzen und die App-Entwicklung vollständig automatisieren wird – wie in einem Science-Fiction-Film. Die Realität sieht jedoch anders aus: KI verändert die Rolle der Entwickler:innen, ersetzt sie aber nicht.

Viele Organisationen nutzen KI mittlerweile als leistungsstarke Assistenz, um repetitive Programmieraufgaben zu automatisieren, Optimierungen vorzuschlagen und die Entwicklung zu beschleunigen. Gleichzeitig bringen menschliche Entwickler:innen weiterhin Kreativität, Problemlösungskompetenzen und strategische Entscheidungsfindung ein – Bereiche, in denen KI nach wie vor an ihre Grenzen stößt.

Indem sie menschliches Fachwissen mit den Automatisierungsfunktionen der KI kombinieren, können Entwickler:innen effizienter arbeiten, sich auf Innovationen konzentrieren und schneller bessere Anwendungen erstellen. Anstatt Entwickler:innen zu ersetzen, wird KI ihre Produktivität steigern und die Möglichkeiten in der Softwareentwicklung erweitern.

Künstliche Intelligenz hat zahlreiche Branchen durch Innovationen, höhere Effizienz und neue Benutzererfahrungen revolutioniert. Diese herausragenden Erfolgsgeschichten verdeutlichen, wie wertvoll KI-gestützte Anwendungen sind:

KI-Apps wie IBM Watson Health haben das Gesundheitswesen neu definiert, indem sie große Mengen medizinischer Daten analysieren, um Ärztinnen und Ärzte bei der Diagnose von Krankheiten zu unterstützen. Dank der Fähigkeit von Watson, unstrukturierte Daten zu verarbeiten, konnten Krankenhäuser die Diagnosegenauigkeit und die Behandlungsergebnisse verbessern.

Tatsächlich konnten die Kund:innen von Watson ihre Suche nach medizinischen Codes mithilfe von KI-gestützten Tools um über 70 % reduzieren und so ihre Workflows optimieren und Zeit sparen. KI-gestützte Diagnosetools haben sich insbesondere bei der Erkennung von Krebserkrankungen im Frühstadium und von seltenen Erkrankungen als erfolgreich erwiesen.

Die KI-Empfehlungsmaschine von Netflix ist ein hervorragendes Beispiel für KI-gesteuerte Personalisierung. Indem die Plattform die Sehgewohnheiten, Präferenzen und bisherigen Interaktionen der Nutzer:innen analysiert, kann sie individuell passende Inhalte vorschlagen. Der Ansatz hat die Nutzerbindung, die Verweildauer und die allgemeine Zufriedenheit gesteigert. Das verdeutlicht, wie effektiv KI personalisierte Unterhaltungserfahrungen kreieren kann.

Unternehmen wie Uber und Lyft verbessern ihre Ride-Sharing-Plattform mithilfe von künstlicher Intelligenz. KI-Algorithmen prognostizieren die Nachfrage der Fahrgäste, ermitteln die effizientesten Routen und optimieren die Fahrerzuweisungen in Echtzeit. Das hat die Wartezeiten erheblich verkürzt, die operative Effizienz verbessert und die internationale Expansion des Dienstes vorangetrieben.

KI hat Immobilienplattformen wie Zillow revolutioniert, indem sie hochpräzise Immobilienbewertungen mithilfe von Machine Learning erstellt. KI ermöglicht auch virtuelle Hausbesichtigungen, sodass potenzielle Kund:innen die Immobilien aus der Ferne erkunden können. Dank dieser Innovation ist die Immobiliensuche datengestützter und komfortabler, weil sich Interessent:innen schon vor einer tatsächlichen Besichtigung ein besseres Bild von den Objekten machen können.

Im Zuge der kontinuierlichen Weiterentwicklung von KI werden immer mehr Apps auf KI-gestützte Funktionen setzen, um smartere und personalisiertere Erfahrungen zu schaffen. Diese Trends werden die Zukunft der KI-App-Entwicklungt besonders prägen:

Entwickler:innen werden sich auf KI-Modelle konzentrieren, die Benutzerinteraktionen in Apps und im Web analysieren, um hochrelevante und maßgeschneiderte Erfahrungen zu bieten. Fortschrittliche KI-Algorithmen personalisieren Content-Feeds, Suchergebnisse und Empfehlungen basierend auf dem Surfverhalten, früheren Interaktionen und Nutzungstrends. Das macht die Erfahrung für alle Nutzer:innen intuitiver und ansprechender.

No-Code- und Low-Code-Entwicklungsplattformen werden sich zunehmend etablieren, sodass auch Personen mit geringen oder gar keinen technischen Kenntnissen KI-gestützte Anwendungen entwickeln können. Solche Plattformen vereinfachen die KI-Integration durch Drag-and-Drop-Tools und machen die KI-App-Entwicklung für Unternehmen und Nicht-Entwickler:innen zugänglicher.

Immer mehr Unternehmen werden KI-Agents in ihre Workflows integrieren, um Prozesse zu automatisieren, Entwicklungsteams zu unterstützen und die Systemeffizienz zu verbessern. KI-Agents wie Agentforce sind unternehmensweit über verschiedene Anwendungen hinweg skalierbar. So können Organisationen die Entwicklung optimieren, Kundeninteraktionen verbessern und die Entscheidungsfindung unterstützen.

Wenn Sie KI-gestützte Anwendungen und Agents entwickeln oder Ihren aktuellen Entwicklungsprozess verbessern möchten, bietet die Entwicklungsplattform für KI-Apps und KI-Agents von Salesforce eine leistungsstarke, unternehmensgerechte Lösung. Mit Salesforce kann Ihr Team:

• Abteilungsübergreifend zusammenarbeiten: Ermöglichen Sie nahtlose Teamarbeit in Ihrem gesamten Unternehmen mit integrierten Tools für die Zusammenarbeit
• Zugriffs- und Governance-Kontrollen einrichten: Gewährleisten Sie Sicherheit, Konformität und korrekte Berechtigungen für KI-Anwendungen und Daten
• Mit Kund:innen interagieren: Personalisieren Sie Kundeninteraktionen und verbessern Sie das Engagement mit KI-gestützten Statistiken
• Externe Systeme und Daten integrieren: Verbinden Sie KI-Anwendungen problemlos mit Plattformen und Datenquellen von Drittanbietern
• Die Entwicklung beschleunigen: Nutzen Sie benutzerdefinierte Objekte, Lightning-Flow-Automatisierung und den Lightning App Builder, um den Prozess der KI-App-Entwicklung zu beschleunigen

Mit dieser Lösung kann Ihr Unternehmen neue Apps schnell und effektiv entwickeln – und so hinsichtlich KI auf dem neuesten Stand bleiben und der Konkurrenz einen Schritt voraus sein. Wenn Sie sich für die Lösungen von Salesforce zur KI-App-Entwicklung entscheiden, variieren die Preise je nach dem von Ihnen gewählten Plan und der Anzahl der Benutzer:innen.

Erfahren Sie mehr über die Entwicklung von KI-Agents und KI-Anwendungen auf der Salesforce Platform und nutzen Sie diesen Leitfaden, um mit der KI-App-Entwicklung zu beginnen.